Henkilöstödatan ja analytiikan • 7 MIN LUKEMINEN
HR-datan laatu: miksi sillä on merkitystä ja miten se korjataan
MAY 22, 2026
Oivallukset ovat vain niin hyviä kuin niiden taustalla oleva data. Tässä kerrotaan, miten auditoitte, parannatte ja ylläpidätte HR-datan laatua koko HRIS-järjestelmässänne.
Heikon datan laadun kustannukset
Heikolla HR-datan laadulla on sekä operatiivisia että strategisia kustannuksia. Operatiivisesti: virheelliset työntekijätiedot johtavat palkanlaskentavirheisiin, GDPR-vaatimustenmukaisuusriskeihin, virheelliseen johdon raportointiin ja epäonnistuneisiin järjestelmäintegraatioihin. Strategisesti: huonon datan varaan rakennettu analytiikka tuottaa itsevarmalta näyttäviä, mutta vääriä johtopäätöksiä, mikä on vahingollisempaa kuin analytiikan puuttuminen kokonaan. Johtoryhmä, joka tekee henkilöstöpäätöksiä HRIS-raportin perusteella ja myöhemmin huomaa datan olleen epäluotettavaa, ei todennäköisesti luota HR-dataan uudelleen lähiaikoina.
Datan laatu -auditoinnin tekeminen
Datan laatuauditointi tarkistaa HRIS-datan paikkansapitävyyden, täydellisyyden, johdonmukaisuuden ja ajantasaisuuden. Valitkaa kymmenen kriittisintä tietokenttää: työntekijän nimi, tehtävänimike, osasto, kustannuspaikka, esihenkilö, palkka, sopimustyyppi, FTE, aloituspäivä ja työskentelypaikka. Vie otos, joka sisältää 100 työntekijätietuetta, ja varmista jokainen kenttä totuuden lähdettä vasten (työsopimus, palkkatiedosto tai henkilöstöpäätöksen dokumentti). Laske kullekin kentälle paikkansapitävyysaste. Kaikki kentät, joiden tarkkuus on alle 95%, on tutkittava ja korjattava, ja juurisyyn poistava ratkaisu on toteutettava toistumisen estämiseksi.
